ディープラーニングで画像にスタイルを適用するのを実際にやってみた

右往左往しましたがGPUで動かすことができました。CPUだと1枚作るのに1.5時間ほどかかりそうだったためです。結果GPUで動かすことができましたが、速度は3倍くらいでした。50倍くらいを期待していた・・・。

• 環境はMacbookPro Yosemite
• python --version => 2.7.6 (このバージョンではpip入ってない)
• pip (入ってないことを確認)
• brew install python (2.7.10とpipが入る)
• pip install chainer
• pip install numpy
• pip install image
• brewで入れた方のpythonで動かす
• 実行したいフォルダに https://gist.github.com/mavenlin/d802a5849de39225bcc6 のzipを展開したものとcaffemodelをそれぞれ配置
• input.png, style.pngは https://github.com/mattya/chainer-gogh から借りる
• brewで入れた方のpythonで動かす
• （コマンド）
• CPU実行は遅い。2014年のMacbookProで20分たっても終わらない
• 学習(?)が進むたびに画像が生成されていき、出力画像がinput画像に近づいていく
• 何かのパラメータが50刻みで画像が作成されていき、im_02000.pngができるまで30分
• ここでCPU実行は止めた
• GPU実行を試してみる。CUDAの設定がされてないと表示される
• Nvidiaを見る http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-mac-os-x/
• https://developer.nvidia.com/cuda-downloads のMac用をインストール
• パス通す

export PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-7.0/bin:$PATH
export DYLD_LIBRARY_PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-7.0/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH

• GPU番号 = 0で実行してもCUDAエラー. CPU実行だと動くんだけどなー

/usr/local/opt/python/bin/python chainer-gogh.py -m nin -i input.png -s style.png -o output_dir -g 0

• http://askubuntu.com/questions/643270/how-can-i-install-chainer-cuda-deps

PATH=/usr/local/cuda-7.0/bin:$PATH
pip install chainer-cuda-deps

• これでもCUDAエラー。(RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up.)
• CUDAのサンプルの位置 /Developer/NVIDIA/CUDA-7.5
• 4.2 Sample をsudoで実行。通った http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-mac-os-x/index.html
• 4.3の実行も通った。コンパイル位置に/binができているので降りて行って、./deviceQuery　→正常に実行できた
• これでもgoghはCUDAエラー。(RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up.)
• 環境変数が足りてないのかな CUDA_ROOTなど

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export DYLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH
export C_INCLUDE_PATH="/Developer/GPU Computing/C/common/inc"
export CPLUS_INCLUDE_PATH="/Developer/GPU Computing/C/common/inc"

• 上記を通して再実行。モデルのロードまではいくようになったがエラー
• OSError: [Errno 2] No such file or directory
• 色々調べる... nVidia GPUじゃないと動かないそう。nVidiaが乗っていたのでセーフ https://github.com/pfnet/homebrew-chainer
• homebrew-chainerというリポジトリがある。これに沿っていく→うまくいかず。最近更新されてない。やめ
• https://github.com/pfnet/chainer これ（公式）にそってパスなど設定してgogh実行→違うエラーがでた

nvcc fatal   : The version ('70000') of the host compiler ('Apple clang') is not supported

• 前進しているんだろうか
• brew doctorでxcodeが古いと言われたので...
• xcode7を入れてしまった・・・CUDAが対応していない
• https://groups.google.com/forum/m/#!topic/caffe-users/a3NofvkBVOo で古い6.4を落として設定
• gogh実行。GPU実行で動いた！
• あれ？そんな速くない
• CPU実行でim_02000.pngが作られるまで 30min
• GPU実行でim_02000.pngが作られるまで 8min
• 3.5倍速くらい
• 複数枚実行

python chainer-gogh-multi.py -i input.txt -g 0 -m nin